Recherche-Assistent
Aufsätze zusammenfassen und Kernergebnisse extrahieren
Verarbeiten Sie wissenschaftliche Aufsätze, Branchenberichte oder technische Dokumentation und extrahieren Sie Hypothesen, Methodik, Kernergebnisse und Grenzen in strukturierter Form — so lässt sich in gleicher Zeit die zehnfache Literaturmenge sichten.
GPT-6.1 Sol
bei 2M Token im Monat · 80% Eingabe / 20% Ausgabe
Warum dieses Modell?
Für diesen Workload – 2M Token pro Monat, davon 80 % Input – kostet es etwa 7,2 $ pro Monat, am wenigsten unter den hier vorgeschlagenen Modellen. Sein Kontextfenster von 1M Token nimmt lange Eingaben in einem einzigen Aufruf auf – wichtig für diese Art von Arbeit.
Alternative Modelle
Implementierungstipps
- 1
Verwenden Sie für jeden Aufsatz ein einheitliches Extraktionsschema: Fragestellung, Methodik, Kernergebnisse (mit Zahlen), Grenzen und verwandte Arbeiten. So entsteht eine maschinenlesbare Forschungsdatenbank statt bloß lesbarer Zusammenfassungen.
- 2
Hängen Sie an die Extraktion einen Vergleichsschritt an: Lassen Sie nach einem Stapel Aufsätze Konsens, Widersprüche und offene Fragen über die gesamte Menge hinweg herausarbeiten. Dort liegt der eigentliche Forschungswert.
- 3
Markieren Sie Aufsätze mit geringer Extraktionskonfidenz (mehrdeutige Methodik, Preprints ohne klare Ergebnisse) und geben Sie diese in die menschliche Prüfung, statt der Extraktion blind zu vertrauen.